Hi.
Welche Mathethemen sollte man für ein VWL Studium, gerade an sehr "mathelastigen" Unis, wiederholen?
Exponentialfunktionen? Integralrechnung?
Auch gebrochenrationale Funktionen?

Danke.

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zum einstieg maximieren von Funktionen. Die Mathe in der VWL geht aber bis in die Differentialgleichungen rein zur Bestimmung dynamischer Gleichgewichte.

Und ganz wichtig: Ohne MAthe keine VWL, aber die "Storys" zur Mathe ("was sagt uns dieses Ergebnis jetzt") sind eigentlich viel wichtiger!!!

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das stimmt - man rechnet und rechnet und weiß hinterher garnicht mehr was man da eigentlich berechnet hat... aber beweisen kann mans dann trotzdem;)-.

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Das würde mich auch mal sehr interessieren! Also, wie mathelastig ist denn nun VWL? Mein Problem in Mathe bstand immer darin, dass ich sehr sehr viel Zeit brauchte, um einen Sachverhalt zu verstehen. Aber wenn ich es einmal verstanden hatte, dann konnte ich es wirklich gut. Stand in der Oberstufe immer so 12-14 Punkte... Das (also Mathe) wäre der einzige Punkt, der mich vom VWL-Studium abhalten würde! Weiß vielleicht einer genauer, wie viel Mathe in Mannheim vorkommt?
Und kann man denn überhaupt parallel zu einem VWL-Studium problemlos jobben???

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kann mir denn niemand helfen??

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gibt es denn unis an denen vwl nicht so mathelastig ist wie zb in bonn ? antworten auch gerne an meine email jonvonsaila@gmail.com

danke

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Uni Trier, da gehts recht locker in Bezug auf Mathe zu

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Mathe ist schon sehr wichtig für das vwl-Studium.Insbesondere benötig man Kenntnisse aus Differential gleichungen,Ableitungen,viel Graphiken und was sehr wichtig ist,ist die Interpretationen,die Kenn-ideen von solche Graphiken,die vorkommen.Man braucht da keine Angst zu haben.Man soll einfach viel und vernünftig die Sachen lernen.Es ist auch sehr wichtig in Gruppen die verschiedenen Themen zu diskutieren.Übung macht meister.

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das eizige was du bei einem vwl studium in mathe können musst ist ableiten..

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wir haben gleich mit matrizen, optimierungsproblemen und sowas angefangen(lineare optimierung). analysis war dagegen ein leichtes. aber wenn mans einmal verstanden hat, ist das kein problem.

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Ich fand die Mathematik im Studium eigentlich ziemlich überschaubar. Ein halbwegs vernünftiger Mathe Grundkurs auf dem Gymi sollte einem eigentlich genügend Rüstzeug mitgegeben haben, damit man mit der Mathematik im Studium klarkommt. Wobei ich es eher so formulieren würde, dass man im VWL Studium rechnet. Von "richtiger" Mathematik kann da eigentlich keine Rede sein. Bei mir in Köln bestand das rechnen jedenfalls zu 70% aus Ableitungsregeln (und das waren nicht viele). Also durchaus machbar. Je nach Vorlesung lernt man noch andere Optimierungs- und Approximationsverfahren kennen, die ich aber auch nicht in die Kategorie schwierig einordnen würde.

Anstrengend an der Mathematik war, dass man einfach sehr viel Zeit fürs rechnen aufwenden muss, da man in den Klausuren i.d.R. nicht viel bzw. gar keine Zeit zum Nachdenken hatte. Die Verfahren mussten also sitzen. Ich denke, dass es eben dieser Umstand ist, welcher das VWL Studium für manche Leute zur Qual werden lässt. Sollte man aber genügend Sitzfleisch besitzen, würde ich mich zuallerletzt von der Mathematik abschrecken lassen.

Vielleicht noch zum Schluß: Die mathematische Formulierung von Modellen hat mich im Grundstudium zunächst unglaublich genervt. Im Hauptstudium habe ich dann Keynes General Theory gelesen (Keynes den Kram nicht in ein mathematisches Korsett gezwängt) und war danach unglaublich dankbar, dass die mathem. Formulierung zum mainstream geworden ist. Ich erinnere mich mit Schrecken an sprachliche Ungeheuer wie den "Eigenzinsfuß des Weizens". Mathe ist einfach ne andere Form von Sprache und macht imo das VWL Studium ein wenig einfacher.

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mathe ist überschaubar, da stimme ich zu. Hab gerade mein Diplom gemacht und hatte auf dem gymn mathe gk und 14 pkte. Im grundstudium ist es vielleicht alles noch ein bisschen viel aber ich denke mit einem halbwegs normalen menschenverstand müsste man es packen

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also ich würde auch gern vwl studieren, weil mich das einfach interessiert! das problem ist, dass ich in mathe ne absolute niete war in der oberstufe - also nicht weil ich das alles nicht nachvollziehen konnte, sondern weil ich themen wie kurvendiskussionen einfach unwichtig fand, weil sie keinen realitätsbezug für mich hatten;)....
kann mir wer helfen in bezug auf die entscheidung für oder gegen das studium? also wie hoch ist der matheanteil an der uni osnabrück? kennt sich da wer aus?

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Hallo,

ich habe in Duisburg-Essen mit VWL angefangen. Da ich aber in der Schule nie der große Held in Mathe war, würde ich gerne von Euch wissen, ob es da auch externe Anbieter gibt, die einem Weiterhelfen können. Gibt es wie bei den Juristen "Repetitoren" die einen gezielt auf die Mathescheine vorbereiten bzw. mit einem den gesamten entscheidenden Stoff durchgehen.

Schon mal vielen Dank.

Grüße

Christian

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schau dir am besten einige tutorial videos auf youtube an. ansonsten solltest du viel rechnen. alte klausuren rauf und runter rechnen.

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@Lounge-Gast: Ich studiere VWL im fünften Semester in Essen. Arbeite doch einfach die Blätter der Mathevorlesung durch, suche dir eine Lerngruppe. Wenn du das kannst, bist du auf jeden Fall gerüstet für die Sachen, die noch kommen im Bachelor-Studium.

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hehe VWL in Essen ,schlechter geht es doch gar nicht mehr.Erstens total einfach und zweitens der Ruf ist auch miserabel!!!!!!!Mehr gibt es nicht hinzuzufügen!!!!

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wie gut ist den VWL in Koeln?

Auch gebrochenrationale Funktionen?

Danke.

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ist akzeptabel aber auch nicht mehr dass was es mal war.
grundlagen mathe genügt für vwl.

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Hier in Bonn bauen Mathe A und B auf zwei Büchern auf, die man sich bei Interesse mal anschauen kann - EMEA und FMEA, ausgeschrieben Essential bzw. Further Mathematics for Economic Analysis. Das EMEA gibt's auch ins Deutsche übersetzt als Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Autosen sind Sydsaeter, Hammond und noch ein paar.

Ist schon ein bisschen mehr als nur ableiten ;)

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Mir ging es in der Schule genauso. Habe immer ewig gebraucht, bis ich es konnte, aber dann klappte es. Habe dann in MA BWL studiert, was beduetet, dass du im Grundstudium die gleichen VWL Vorlesungen wie die VWLer besucht hast. Dort konnte Mathe schon auch mal heftig werden, aber im Endeffekt hat es immer geklappt (wenn leider auch mit schlechten Noten). Für WiWi allgemein kann ich aber nur jedem raten: Lasst euch nicht von der Mathe abschrecken. Klar muss man was tun, aber die Mathe ist das kleinste Problem. Ich kenne wirklich NIEMANDEN, der an der Mathe gescheitert wäre.

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Dann hol ich mal den Thread wieder hoch ;)

Ich stehe z.Z. vor der Entscheidung: Was soll ich studieren, BWL oder VWL?
Da ich auf einem Wirtschaftsgymnasium war, kann ich beides schon relativ gut einschätzen.
Ich fande VWL deutlich interessanter. Allerdings weiß ich nicht, ob man der bisherigen Stoff mit einem richtigen Studium vergleichen kann (dass es umfangreicher wird, ist mir klar).
In der Schule war die VWL sehr geißteswissenschaftlich aufgebaut, also mit wenig Mathe. Das wird sich im Studium ja deutlich ändern. Jetzt habe ich die Befürchtung, dass sich der Stoff so ändert, dass mir das Fach nicht mehr gefällt.
Mir ist zwar schon klar, dass Mathe zum Fachwerkzeug eines VWLers gehört aber, ich will einfach kein reines Mathestudium (obwohl ich in mathe nicht schlecht war 11-13pkte)
Zur Orientierung habe ich mir "Grundzüge der VWL" von Mankiw gekauft. Allerings erscheint es mir relativ einfach und unterscheidet scih nicht großartig vom Vwl Schulstoff, außer dass es ein bisschen ausführlicher ist.
Kann vllt jmd ein paar Erfahrungen in diese Richtung schildern. Ich wäre sehr dankbar :)

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kommt auf die uni an. mathe im vwl studium ist defintiv schaffbar. solltest du aber später aber wirklich im vwl bereich arbeiten wollen, solltest du besser mathematik studieren und dann wechseln oder zumindest parallel ein paar extra mathevorlesungen belegen... guck dir einfach mal ein paar aktuelle forschungspaper an, dann weisst du in welche richtung es geht.

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Hallo,

schalte mich hier nun auch mal ein. :)
Ich will auch gerne VWL oder WiWi studieren und habe mich jetzt für dieses Wintersemester in Frankfurt am Main, Bremen, Hamburg und Berlin beworben.
Gibt es hier ein paar Leute, die an einer der Unis studieren und mir was zu der allgemeinen Situation sagen können, zb. auch, wie wichtig Mathe und Statistik ist.. :)
Ich habe schon versucht, die Studiengänge zu vergleichen, aber es ist echt schwer, weil alle Sachen unterschiedlich benannt werden... -.-

Wenn jemand von euch also Kommentare zu den Unis hat, da wäre ich SEHR dankbar drüber!

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Nicht jeder kann Mathe studieren, nur weil er in der Schule gut war - nicht jeder kann KEIN Mathe studieren, nur weil er in der Schule nicht gut war. Die Mathe in VWL ist auch kein Hexenwerk. Der Mankiw, den Du erwähnst, erklärt grob die Züge der VWL auf Makroebene. Diese Buch wird aber an der Uni (ich nehme mal stark an, dass das an den meisten Unis so ist) nur für absolute Nebenfächler benutzt - zum Beispiel "Wirtschaft für Juristen" oder so etwas. Ansonsten kann ich Dir vom selben Autor Makroökonomik empfehlen - das ist der Makrostoff eines VWL-Erstis - so ungefähr. Aber selbst dieses Buch ist noch sehr laberlastig, aber die Grundprinzipien kommen ganz gut rüber und ich persönlich finde es auch gut geschrieben bzw. gut übersetzt. Der Zug fährt wie überall langsam an, aber wenn Du ganz und gar nicht am Ball bleibst, hast Du nach 4 Wochen schon die Keule verloren. Vergleiche die Matheanforderungen in einem VWL-Studium ungefähr mit dem, was man IDEALERWEISE in drei Jahren (jetzt 2?) Oberstufe in einem SEHR GUTEN Leistungskurs macht plus ungefähr 20 Prozent in Schwierigkeit und Menge. Dazu ist zu sagen, dass Du an manchen Unis die Möglichkeit hast, Dein VWL-Studium noch etwas in Richtung Mathe zu pimpen. Da hast Du dann noch etwas mehr davon, sowohl im Niveau als auch in Menge. Solltest Du Dich aber eher dafür interessieren, in eine sehr mathelastige Richtung in der Wirtschaft zu gehen, dann studiere lieber von Anfang an Wirtschaftsmathe! Das ist jedoch deutlich schwieriger. Aber im Falle des Überlebens zahlt sich das aus, denke ich. Da hast Du einfach mehr Chancen - hätte ich vielleicht auch lieber gemacht.

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Danke für die Antwort, ist mir eine große Hilfe.
Wie sieht denn der Unterschied zwischen den Unis aus ?
Ist z.B. Mannheim mathematischer/anspruchsvoller als andere Unis ?

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Definitiv, natürlich. Ne Stufe härter könnte nur noch Bonn sein.

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Mal ganz ehrlich bitte, ich steh in Mathe(13.Jahrgang) irgendwo zwischen 5 und 8 Punkten ( Kann auch mal in der unteren und auch mal in den höheren Bereich gehen). Jetzt habe ich in Gießen einen Studiengang gefunden der sich Moderne Fremdsprachen,Kultur und Wirtschaft nennt. Dazu wählt man 2 Fremdsprachen und hat die Wahl zwischen BWL und VWL. Habe da wirklich Lust drauf, aber wär das auch machbar?
Danke schonmal.

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Das ist doch Dein Bier, was Du aus Dir und Deinen Kenntnissen machst.
Brichst Du Dir einen ab für die 5 - 8 Punkte? Was hat die Schule / der Lehrer eigentlich für ein Niveau? Wie lernst Du?

Kann Dir hier keiner sagen - Du musst Dich selbst einschätzen - zumindest versuchen.

"Machbar" wäre es höchstwahrscheinlich, zumindest würde es nicht daran scheitern. "Machbar" wäre eventuell auch ein viel mathelastigeres Studium - das kann Dir aber hier in Deinem Falle keiner sagen.

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Die Uni Gießen ist jetzt nicht das eldorado für VWL, sollte also machbar sein...

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Also ich werde jetzt wohl ein VWL Studium beginnen, auf dem Gymmi hatte ich in mathe meistens so um die 4 bis 7 Punkte, aber wirklich ohne mich im geringsten darum zu bemühen (schwere Phase allgemein damals), in Physik gings mir anfangs ähnlich, aber da brauchte ich genau einen durchlernten Abend vor der Klausur um ne 2 zu schaffen, obwohl ich grade von der RS aufs Gymmi kam und wir, soweit ich mich erinnern kan, in 6 Jahren Physik keine enizige Matheformel benutzt haben (fragt mich nicht wie das geht).

In physik hab ichs dann ohne großes lernen immer auf ne 2- bis 3- gebracht, mein Problem war immer die Motivation, ich war scheiße faul, andersd ausgedrückt.

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Am Anfang meines Studiums meinte mal ein Tutor zu mir "Mathe ist 2 Prozent Talent und 98 Prozent Fleiß" und so ist es auch. Alle StudienanfängerInnen werden schnell merken, Schulnoten sagen nicht wirklich viel aus. Da spielen zu viele Faktoren wie Kompetenz der LehrerInnen, Schule etc. mit. Wer also wirklich VWL studieren will, sollte sich nicht vorher wegen Mathe verrückt machen lassen. Die meisten Unis bieten Mathevorbereitungskurse an, um die Studenten auf ein Level zu bringen. Da wird alles (Ableitungen, Potenzrechnung etc.) noch einmal im Schnellverfahren wiederholt. Und dann heißt es einfach nur noch: üben, üben, üben. Viel Spaß dabei!

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Ich sag mal so, die Mathe Vorlesung im Grundstudium kann es in sich haben! Die Mathematik, die man in den VWL Vorlesungen (Mikro, Makro) dann tatsaechlich anwendet ist eher einfach.

Die Grundstudiumvorlesung Mathe ist im Prinzip dazu gedacht den Studenten auf die jeweiligen spaeteren Vorelsungen vozubereiten. Meiner Erfahrung nach gibt es dort aber gewaltige Unterschiede je nach Uni bzw. Professor. Die Uni Saarbruecken z.b., die ja nicht unbedingt als Topuni fuer WiWi bekannt ist, hat eine sauschwere Mathevorlesung im Grundstudium. Im Skript ist zwar nichts, was nicht theoretisch auch irgendwo in der VWL angewendet wird, geht aber weit ueber das hinaus, was spaeter den Studenten vermittelt wird. Im Prinzip unterscheidet sich der Schwierigkeitsgrad nicht unbedingt von dem was Physikstudenten im Grundstudium vermittelt wird. Die LMU in Muenchen hingegen, die eine Topuni fuer VWL ist, hat im Grundstudium eher eine bescheidene (aber zielgerichtete!) Mathevorlesung. Finde ich persoenlich sinnvoller.

Was natuerlich noch hinzu kommt sind Vorlesungen wie Statistik, Oekonometrie etc.

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Mathematik im VWL Studium ist sehr überschaubar. Ökonometrie nutzt eigentlich nur lineare Modelle und Instrumente, die - wenn du es einmal geschnallt hast - ziemlich einfach sind.

Das Problem ist nur, dass die Mathematik, die Volkswirte mitbekommen für so ein komplexes höher-dimensionales und nicht-lineares System, wie die Wirtschaft eines ist, absolut unbrauchbar ist.

Also Mathe im VWL Studium ist leicht und für später in der realen Welt sowieso unbrauchbar, weswegen die meisten Volkswirte auch nichts mathematisches mehr machen und man dafür dann Quants ranholt, also Mathematiker, die passendere Fähigkeiten haben.

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WiWi Gast schrieb am 26.07.2019:

Mathematik im VWL Studium ist sehr überschaubar. Ökonometrie nutzt eigentlich nur lineare Modelle und Instrumente, die - wenn du es einmal geschnallt hast - ziemlich einfach sind.

Das Problem ist nur, dass die Mathematik, die Volkswirte mitbekommen für so ein komplexes höher-dimensionales und nicht-lineares System, wie die Wirtschaft eines ist, absolut unbrauchbar ist.

Also Mathe im VWL Studium ist leicht und für später in der realen Welt sowieso unbrauchbar, weswegen die meisten Volkswirte auch nichts mathematisches mehr machen und man dafür dann Quants ranholt, also Mathematiker, die passendere Fähigkeiten haben.

Ja genau, die Mathematiker arbeiten jetzt ausschließlich in den VWLer Jobs und VWL Mathematik ist sowieso leicht. Da hat jemand wohl Winf studiert.

antworten

WiWi Gast schrieb am 26.07.2019:

WiWi Gast schrieb am 26.07.2019:

Ja genau, die Mathematiker arbeiten jetzt ausschließlich in den VWLer Jobs und VWL Mathematik ist sowieso leicht. Da hat jemand wohl Winf studiert.

Nein, habe Finanzmathematik studiert und zumindest in der Finanzbranche ist es so, dass Mathematiker die besseren Asset Manager sind, während Hedge Funds, die von VWLern geführt werden alle hart verkacken. VWL Mathematik oder Ökonometrie im Allg. ist zu simpel für das Untersuchungsobjekt. M. E. ist Machine Learning angesagt, was ja nichts anderes als höhere computerisierte Statistik ist.

Das Problem an WiWi im Allgemein ist, dass ihr Theorien aufstellt (wie effiziente Märkte) und dann versucht, die Empirie reinzufitten. WiWi müsste generell sehr viel mathematischer werden, Data Science, Machine Learning usw., damit ihr die Fähigkeiten bekommt, die Empirie angemessen zu analysieren und entrechend komplex zu modellieren.

Bisschen lineare Regression reicht halt nicht. Gibt genug Paper, die schon untersucht haben dass wahrscheinlich die meisten ökonomischen Theorien falsch sind, wegen des Selection Bias und Overfitting.

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WiWi Gast schrieb am 26.07.2019:

Modell ohne Theorie = wissenschaftlich wertlos.

Nein, habe Finanzmathematik studiert und zumindest in der Finanzbranche ist es so, dass Mathematiker die besseren Asset Manager sind, während Hedge Funds, die von VWLern geführt werden alle hart verkacken. VWL Mathematik oder Ökonometrie im Allg. ist zu simpel für das Untersuchungsobjekt. M. E. ist Machine Learning angesagt, was ja nichts anderes als höhere computerisierte Statistik ist.

Das Problem an WiWi im Allgemein ist, dass ihr Theorien aufstellt (wie effiziente Märkte) und dann versucht, die Empirie reinzufitten. WiWi müsste generell sehr viel mathematischer werden, Data Science, Machine Learning usw., damit ihr die Fähigkeiten bekommt, die Empirie angemessen zu analysieren und entrechend komplex zu modellieren.

Bisschen lineare Regression reicht halt nicht. Gibt genug Paper, die schon untersucht haben dass wahrscheinlich die meisten ökonomischen Theorien falsch sind, wegen des Selection Bias und Overfitting.

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WiWi Gast schrieb am 15.09.2008:

das eizige was du bei einem vwl studium in mathe können musst ist ableiten..

wenn man nur ableiten bräuchte,wäre es eine heile Welt

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Tut mir leid dass ich einen so alten Thread nocheinmal herauskrame, aber hier werden teilweise Sachen behauptet die man so einfach nicht stehen lassen kann.

Mathematik im VWL Studium ist sehr überschaubar. Ökonometrie nutzt eigentlich nur lineare Modelle und Instrumente, die - wenn du es einmal geschnallt hast - ziemlich einfach sind.

Das ist bestenfalls irreführend. Der Matheanteil im VWL Bachelor ist sehr stark davon abhängig wo man studiert und welche Wahlfächer man belegt. Das kann sehr stark schwanken. Die VWL Bachelor die sehr mathelastig sind, haben einen ähnlich hohen Matheanteil wie ein Ingenieursstudium, und die Bachelor die sehr wenig Mathe haben, haben trotz allem noch mehr Mathematik als die meisten BWL Bachelor. Für den Master braucht man dann auf jeden Fall eine Menge Mathematik: Analysis, Lineare Algebra, Stochastik, Maßtheorie, Spieltheorie usw.

Darüber hinaus sind die ökonometrischen Modelle lediglich linear in den Parametern, was bedeutet dass man damit eine Vielzahl von funktionellen Modellen abbilden kann (Polynome, Logarithmen ect.). Neben OLS werden auch noch häufig Logit, Probit, 2SLS, Maximum Likelikhood oder General Methods of Moments als Estimators verwendet.

Das Problem ist nur, dass die Mathematik, die Volkswirte mitbekommen für so ein komplexes höher-dimensionales und nicht-lineares System, wie die Wirtschaft eines ist, absolut unbrauchbar ist.

Der Gedanke dass Volkswirte zu wenig Mathematik in ihren Theorien verwenden ist völlig absurd. Volkswirte sind absolute Mathe-Nerds, wofür sie auch immer wieder kritisiert werden. Viele von ihnen haben einen Bachelor oder sogar einen Master in Mathematik, und sie verwenden defininitiv alle mathematischen Werkzeuge die sie irgendwie in die Finger bekommen können.

Also Mathe im VWL Studium ist leicht und für später in der realen Welt sowieso unbrauchbar, weswegen die meisten Volkswirte auch nichts mathematisches mehr machen und man dafür dann Quants ranholt, also Mathematiker, die passendere Fähigkeiten haben.

Leicht ist relativ. Leichter als in einem Physikstudium, ja, aber leichter als in einem Ingenieursstudium? Eher nicht. Dass sie später nicht mehr brauchbar ist ist auch nicht korrekt. Wenn man in einer typischen BWLer position arbeitet wohl eher nicht. Wenn man aber eine VWL position beispielsweise bei der Bundesbank einnimmt, oder im Data Science Bereich arbeitet (was viele VWLer tun) dann schon.

Nein, habe Finanzmathematik studiert und zumindest in der Finanzbranche ist es so, dass Mathematiker die besseren Asset Manager sind, während Hedge Funds, die von VWLern geführt werden alle hart verkacken. VWL Mathematik oder Ökonometrie im Allg. ist zu simpel für das Untersuchungsobjekt. M. E. ist Machine Learning angesagt, was ja nichts anderes als höhere computerisierte Statistik ist.

Die Hauptaufgabe der Ökonometrie ist nicht Vorhersagen zu treffen, sondern kausale Zusammenhänge aus nicht-experimentellen Daten zu erschließen. Damit ist Ökonometrie ein Spezialgebiet aus der Statistik und hat eine völlig andere Aufgabe als Machine Learning. Die beiden Dinge sind keine Substitute, man kann nicht das eine durch das andere ersetzen. Darüber hinaus kann ich aus eigener Erfahung mit Machine Learning Kursen sagen, dass Ökonometrie keineswegs einfacher ist als Machine Learning.

Außerdem ist Finance =/= VWL. Der Antwortgeber sagt er sei selbst ein Finanzmathematiker, und tatsächlich würde das erklären warum er hier so viele Halbwahrheiten erzählt und Äpfel mit Birnen vergleicht.

Das Problem an WiWi im Allgemein ist, dass ihr Theorien aufstellt (wie effiziente Märkte) und dann versucht, die Empirie reinzufitten. WiWi müsste generell sehr viel mathematischer werden, Data Science, Machine Learning usw., damit ihr die Fähigkeiten bekommt, die Empirie angemessen zu analysieren und entrechend komplex zu modellieren.

Machine Learning und Data Science sind für die VWL in den meisten Fällen völlig nutzlos, da die VWL vorwiegend eine forensische und keine vorhersagende Wissenschaft ist. Wenn wir ein ML Modell hätten dass großer Sicherheit vorhersagen kann dass es bald eine Krise gibt, dann ist diese Information völlig nutzlos, da wir nicht wissen wesshalb die Krise ausgelöst wird, und somit wissen wir dann auch nicht was wir tun können um es zu verhindern. VWLer lernen häufig die Methoden von Data Science und ML, aber eher für die freie Wirtschaft, als für die Wissenschaft, weil ML für letzeres häufig überhaupt nicht zu gebrauchen ist.

Zum zweiten Mal lese ich die Forderung Wiwi sollte mathematischer werden. Glaube mir, viele VWLer haben einen regelrechten Mathefetisch und sind von der Vorstellung noch abstraktere Mathematik zu verwenden sehr begeistert (mich eingeschlossen). Dass die VWL trotz dieser günstigen Vorraussetzungen nicht noch mathematischer geworden ist als sie es ohnehin schon ist, ist ein deutlicher Hinweis darauf, dass es momentan leider nicht sehr viel sinnvolle Verwendungen für noch mehr Mathematik in der VWL gibt.

Bisschen lineare Regression reicht halt nicht. Gibt genug Paper, die schon untersucht haben dass wahrscheinlich die meisten ökonomischen Theorien falsch sind, wegen des Selection Bias und Overfitting.

Im Gegensatz zu den anderen Aussagen die hauptsächlich auf Missverständnissen und Halbwahrheiten beruhen, ist dieser letzte Abschnitt einfach nur Unfug. Ökonomische Theorie ist zu 100% mathematisch hat mit selection bias und overfitting überhaupt nichts zu tun. Solche Dinge gibt es nur in empirischer Arbeit und diese sind ihrer natur nach eben nicht theoretisch. Aber auch wenn hier nur empirische Paper gemeint sind, so ist diese Aussage trotzdem nicht haltbar.

Das Overfitting in der Ökonometrie ein Problem sein soll, aber in den (ach so) komplexen ML modellen nicht halte ich für einen schlechten Witz. Generell ist overfitting in der Ökonometrie eher ein kleines Problem.

Selection bias ist etwas was jeder VWLer (und BWLer) bereits im Bachelor lernt und ist häufig der schlechten Datenlage geschuldet. Das bedeutet aber lediglich dass sich gefundene Zusammenhänge eventuell nicht so gut verallgemeinern lassen. Darauf wird aber in der Regel auch in den betroffenen Papieren nocheinmel hingewiesen.

antworten

So ist es, Mathe Grundkurs ist mehr als ausreichend. Mach die Leute nicht verrückt!!

WiWi Gast schrieb am 07.01.2022:

Tut mir leid dass ich einen so alten Thread nocheinmal herauskrame, aber hier werden teilweise Sachen behauptet die man so einfach nicht stehen lassen kann.

Das ist bestenfalls irreführend. Der Matheanteil im VWL Bachelor ist sehr stark davon abhängig wo man studiert und welche Wahlfächer man belegt. Das kann sehr stark schwanken. Die VWL Bachelor die sehr mathelastig sind, haben einen ähnlich hohen Matheanteil wie ein Ingenieursstudium, und die Bachelor die sehr wenig Mathe haben, haben trotz allem noch mehr Mathematik als die meisten BWL Bachelor. Für den Master braucht man dann auf jeden Fall eine Menge Mathematik: Analysis, Lineare Algebra, Stochastik, Maßtheorie, Spieltheorie usw.

Darüber hinaus sind die ökonometrischen Modelle lediglich linear in den Parametern, was bedeutet dass man damit eine Vielzahl von funktionellen Modellen abbilden kann (Polynome, Logarithmen ect.). Neben OLS werden auch noch häufig Logit, Probit, 2SLS, Maximum Likelikhood oder General Methods of Moments als Estimators verwendet.

Der Gedanke dass Volkswirte zu wenig Mathematik in ihren Theorien verwenden ist völlig absurd. Volkswirte sind absolute Mathe-Nerds, wofür sie auch immer wieder kritisiert werden. Viele von ihnen haben einen Bachelor oder sogar einen Master in Mathematik, und sie verwenden defininitiv alle mathematischen Werkzeuge die sie irgendwie in die Finger bekommen können.

Leicht ist relativ. Leichter als in einem Physikstudium, ja, aber leichter als in einem Ingenieursstudium? Eher nicht. Dass sie später nicht mehr brauchbar ist ist auch nicht korrekt. Wenn man in einer typischen BWLer position arbeitet wohl eher nicht. Wenn man aber eine VWL position beispielsweise bei der Bundesbank einnimmt, oder im Data Science Bereich arbeitet (was viele VWLer tun) dann schon.

Die Hauptaufgabe der Ökonometrie ist nicht Vorhersagen zu treffen, sondern kausale Zusammenhänge aus nicht-experimentellen Daten zu erschließen. Damit ist Ökonometrie ein Spezialgebiet aus der Statistik und hat eine völlig andere Aufgabe als Machine Learning. Die beiden Dinge sind keine Substitute, man kann nicht das eine durch das andere ersetzen. Darüber hinaus kann ich aus eigener Erfahung mit Machine Learning Kursen sagen, dass Ökonometrie keineswegs einfacher ist als Machine Learning.

Außerdem ist Finance =/= VWL. Der Antwortgeber sagt er sei selbst ein Finanzmathematiker, und tatsächlich würde das erklären warum er hier so viele Halbwahrheiten erzählt und Äpfel mit Birnen vergleicht.

Machine Learning und Data Science sind für die VWL in den meisten Fällen völlig nutzlos, da die VWL vorwiegend eine forensische und keine vorhersagende Wissenschaft ist. Wenn wir ein ML Modell hätten dass großer Sicherheit vorhersagen kann dass es bald eine Krise gibt, dann ist diese Information völlig nutzlos, da wir nicht wissen wesshalb die Krise ausgelöst wird, und somit wissen wir dann auch nicht was wir tun können um es zu verhindern. VWLer lernen häufig die Methoden von Data Science und ML, aber eher für die freie Wirtschaft, als für die Wissenschaft, weil ML für letzeres häufig überhaupt nicht zu gebrauchen ist.

Zum zweiten Mal lese ich die Forderung Wiwi sollte mathematischer werden. Glaube mir, viele VWLer haben einen regelrechten Mathefetisch und sind von der Vorstellung noch abstraktere Mathematik zu verwenden sehr begeistert (mich eingeschlossen). Dass die VWL trotz dieser günstigen Vorraussetzungen nicht noch mathematischer geworden ist als sie es ohnehin schon ist, ist ein deutlicher Hinweis darauf, dass es momentan leider nicht sehr viel sinnvolle Verwendungen für noch mehr Mathematik in der VWL gibt.

Im Gegensatz zu den anderen Aussagen die hauptsächlich auf Missverständnissen und Halbwahrheiten beruhen, ist dieser letzte Abschnitt einfach nur Unfug. Ökonomische Theorie ist zu 100% mathematisch hat mit selection bias und overfitting überhaupt nichts zu tun. Solche Dinge gibt es nur in empirischer Arbeit und diese sind ihrer natur nach eben nicht theoretisch. Aber auch wenn hier nur empirische Paper gemeint sind, so ist diese Aussage trotzdem nicht haltbar.

Das Overfitting in der Ökonometrie ein Problem sein soll, aber in den (ach so) komplexen ML modellen nicht halte ich für einen schlechten Witz. Generell ist overfitting in der Ökonometrie eher ein kleines Problem.

Selection bias ist etwas was jeder VWLer (und BWLer) bereits im Bachelor lernt und ist häufig der schlechten Datenlage geschuldet. Das bedeutet aber lediglich dass sich gefundene Zusammenhänge eventuell nicht so gut verallgemeinern lassen. Darauf wird aber in der Regel auch in den betroffenen Papieren nocheinmel hingewiesen.

antworten

WiWi Gast schrieb am 07.07.2007:

Das würde mich auch mal sehr interessieren! Also, wie mathelastig ist denn nun VWL? Mein Problem in Mathe bstand immer darin, dass ich sehr sehr viel Zeit brauchte, um einen Sachverhalt zu verstehen. Aber wenn ich es einmal verstanden hatte, dann konnte ich es wirklich gut. Stand in der Oberstufe immer so 12-14 Punkte... Das (also Mathe) wäre der einzige Punkt, der mich vom VWL-Studium abhalten würde! Weiß vielleicht einer genauer, wie viel Mathe in Mannheim vorkommt?
Und kann man denn überhaupt parallel zu einem VWL-Studium problemlos jobben???

Ja, kann ich. Auf https://www.vwl.uni-mannheim.de/habermalz/videos-analysis-lina/ geben Ihnen die Videos einen Überblick über die Themen. Ich werde aber auch noch die VWL und BWL Skripte posten. Wenn Sie mir Ihre Email sagen, schicke ich Ihnen das Skript. Es enthält den Inhalt der Pflichtveranstaltung im ersten Semester. Danach können Sie freiwillig noch (fast) beliebig nachlegen.

Viele Grüße,
sh

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Da scheint jemand ein bisschen verwirrt zu sein.

Mathematik im VWL Studium ist sehr überschaubar. Ökonometrie nutzt eigentlich nur lineare Modelle und Instrumente, die - wenn du es einmal geschnallt hast - ziemlich einfach sind.

Wenn man Stochastik, Statistik und Lineare Algebra als einfach empfindet, dann empfindet man Ökonometrie vielleicht auch als einfach. Dasselbe gilt dann aber auch für Data Science und Machine Learning. Ich glaube aber nicht, dass das auf die meisten Leute zutrifft, wenn man nicht gerade Mathe studiert hat.

Das Problem ist nur, dass die Mathematik, die Volkswirte mitbekommen für so ein komplexes höher-dimensionales und nicht-lineares System, wie die Wirtschaft eines ist, absolut unbrauchbar ist.

Schwer zu sagen was hiermit gemeint sein soll. Da der Poster Ökonometrie erwähnt nehme ich mal an dass er hier nicht von Mirko oder Makro, sondern von den statistischen Methoden redet.

Die meisten empirischen Fragestellungen in der VWL sind wie folgt aufgebaut: "Was ist der kausale Effekt von x auf y?". Die Schwierigkeit besteht dann darin den kausalen Effekt herauszufiltern, indem man unter anderem Confounders berücksichtigt, Endogenität beseitigt und alternative Erklärungen ausschließt. Die statistischen Methoden der VWL sind hochspezialisiert auf diese Fragestellungen und daher auch bestens geeignet für diese Arbeit. Es ist daher nach wie vor unklar wie der Poster zu seiner Auffassung kommt.

Wenn ich raten müsste, würde ich sagen, dass er vermutlich von time series forecasting spricht. Falls er meint, dass ein ARIMA oder VAR Prozess oft zu simpel ist um gute Vorhersagen zu treffen und dass es inzwischen bessere Methoden gibt, dann würde ich ihm ein Stück weit Recht geben. Aber selbst dann sind die einfachen linearen Modelle immernoch eine gute Benchmark. Spielt aber alles auch keine Rolle, denn erstens ist time series forecasting nur ein winzig kleiner Teil der VWL, und zweitens kann ich nur raten ob das tatsächlich auch das ist, wovon der Poster überhaupt redet.

Also Mathe im VWL Studium ist leicht und für später in der realen Welt sowieso unbrauchbar, weswegen die meisten Volkswirte auch nichts mathematisches mehr machen und man dafür dann Quants ranholt, also Mathematiker, die passendere Fähigkeiten haben.

Also abgesehen davon dass VWL eines der matheintensivsten Fächer ist die es gibt, und dass die Mathematik der VWL in der realen Welt genauso anwendbar ist, wie die Mathematik aus allen anderen Studiengängen auch...

...scheint hier wieder eine merkwürdige Verwirrung vorzuliegen. Stellen in quantitative Finance werden natürlich mit Mathematikern (oder Physikern) besetzt, weil es eben Stellen für Mathematiker (oder Physiker) sind. Sicher verirrt sich ab und zu mal ein Volkswirt in so eine Stelle, aber erstens sind das Ausnahmen, und zweitens ist das auch nicht das Ziel.

VWL ist nicht Finance und Volkswirte sind keine Mathematiker. Volkswirte sind Sozialwissenschaftler und sollten nicht daran gemessen werden wie viele Quant-Finance-Stellen sie besetzen können.

Nein, habe Finanzmathematik studiert und zumindest in der Finanzbranche ist es so, dass Mathematiker die besseren Asset Manager sind, während Hedge Funds, die von VWLern geführt werden alle hart verkacken.

Das erklärt warum nichts von dem was der Poster bisher geschrieben hat irgendeinen Sinn ergibt. Er hat schlicht weg einfach keine Ahnung von VWL, weil er ein Finanzmathematiker ist der mit Volkswirten höchstens oberflächliche Berührungspunkte hat.

Übrigens, fast alle Hedge Funds "verkacken" in der Regel "hart", egal ob sie von Volkswirten, Mathematikern oder Betriebswirten geführt werden. Die meisten Hedge Funds performen schlechter als Index Fonds. Da nützt dann auch alle Mathematik der Welt nichts mehr, wenn das resultierende Portfolio sogar von einem ETF geschlagen wird.

VWL Mathematik oder Ökonometrie im Allg. ist zu simpel für das Untersuchungsobjekt. M. E. ist Machine Learning angesagt, was ja nichts anderes als höhere computerisierte Statistik ist.

Machine Learning und Data Science sind auch nicht wirklich mathematischer als Ökonometrie. Zwar sind die Modelle in der Regel komplexer, sie werde aber meistens nur sehr oberflächlich verstanden und oft auch als eine komplette Black-Box benutzt.

In der Ökonometrie hat man normalerweise den Anspruch daran, die Eigenschaften einer Methode oder eines Schätzers sehr gut zu verstehen. Das ist wichtig, damit man die Ergebnisse hinterher richtig interpretieren kann. Kann sein, dass das in der Quant-Finance Welt egal ist, weil es dort eher um forecasting geht, aber in den Sozialwissenschaften kann man sich diesen Luxus nicht ohne Weiteres erlauben.

Das Problem an WiWi im Allgemein ist, dass ihr Theorien aufstellt (wie effiziente Märkte) und dann versucht, die Empirie reinzufitten.

Das nennt man wissenschaftliches Arbeiten. Man formuliert Hypothesen und testet diese dann empirisch. Es wundert mich nicht dass ein Finanzmathematiker davon nichts versteht.

WiWi müsste generell sehr viel mathematischer werden, Data Science, Machine Learning usw., damit ihr die Fähigkeiten bekommt, die Empirie angemessen zu analysieren und entrechend komplex zu modellieren.

Mir ist zwar jede Ausrede recht noch mehr Mathe zu lernen, aber wie bereits gesagt, sind Data Science und Machine Learning keineswegs mathematischer als Ökonometrie. Außerdem ist der Nutzen dieser Methoden in der VWL sehr eingeschränkt, da die meisten Machine Learning Modelle für die kausale Analysen, wie sie in der VWL und anderen Sozialwissenschaften zu finden sind, nicht geeignet sind.

In den Bereichen in denen die Methoden sinnvoll anwendbar sind, werden sie übrigens bereits angewandt. Viele gelernte Volkswirte arbeiten als Data Scientists und and den Unis werden Vorlesungen und Seminare zu Machine Learning und Data Science gehalten.

Bisschen lineare Regression reicht halt nicht. Gibt genug Paper, die schon untersucht haben dass wahrscheinlich die meisten ökonomischen Theorien falsch sind, wegen des Selection Bias und Overfitting.

Die Aussage wäre ein bisschen glaubhafter wenn der Poster nicht vorher schon deutlich demonstriert hätte, dass er nicht weiß wovon er redet.

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Bin zwar kein Volkswirt, beschäftige mich aber aufgrund meiner BA gerade intensiv mit Ökonometrie. Ich kann den Punkt des TE insofern verstehen, dass (subjektiv) viele Modelle in der Ökonometrie nicht geeignet sind dynamische Vorgänge in der Realität abzubilden. Find es gut dass du dir die Zeit genommen hast deine Gedanken zu den Punkten so ausführlich darzulegen. Was ich besonders wichtig finde bei der Diskussion: Volkswirte sind Sozialwissenschaftler. Sicher die quantitativste von allen, aber eben eine Sozialwissenschaft. Ich glaube durch den "Siegeszug" der Ökonometrie wirkt es von außen häufig so dass die VWL einen deterministischen Anspruch hätte... Zahlen lügen ja nicht D;

Wobei hier das Thema spurious regression sicherlich eine extra Erwähnung verdient, und nach meinem Verständnis viele "Volkswirtschaftliche Erkenntnisse" bis in die 1970er & 1980er auf diesen basierten.

Zum Thema HF: Die sollen den Index auch gar nicht im Sinne der reinen Rendite outperformen. Die sollen eine bessere risikoadjustierte Rendite bringen. Das nur am Rande.

WiWi Gast schrieb am 23.04.2024:

Da scheint jemand ein bisschen verwirrt zu sein.

Wenn man Stochastik, Statistik und Lineare Algebra als einfach empfindet, dann empfindet man Ökonometrie vielleicht auch als einfach. Dasselbe gilt dann aber auch für Data Science und Machine Learning. Ich glaube aber nicht, dass das auf die meisten Leute zutrifft, wenn man nicht gerade Mathe studiert hat.

Schwer zu sagen was hiermit gemeint sein soll. Da der Poster Ökonometrie erwähnt nehme ich mal an dass er hier nicht von Mirko oder Makro, sondern von den statistischen Methoden redet.

Die meisten empirischen Fragestellungen in der VWL sind wie folgt aufgebaut: "Was ist der kausale Effekt von x auf y?". Die Schwierigkeit besteht dann darin den kausalen Effekt herauszufiltern, indem man unter anderem Confounders berücksichtigt, Endogenität beseitigt und alternative Erklärungen ausschließt. Die statistischen Methoden der VWL sind hochspezialisiert auf diese Fragestellungen und daher auch bestens geeignet für diese Arbeit. Es ist daher nach wie vor unklar wie der Poster zu seiner Auffassung kommt.

Wenn ich raten müsste, würde ich sagen, dass er vermutlich von time series forecasting spricht. Falls er meint, dass ein ARIMA oder VAR Prozess oft zu simpel ist um gute Vorhersagen zu treffen und dass es inzwischen bessere Methoden gibt, dann würde ich ihm ein Stück weit Recht geben. Aber selbst dann sind die einfachen linearen Modelle immernoch eine gute Benchmark. Spielt aber alles auch keine Rolle, denn erstens ist time series forecasting nur ein winzig kleiner Teil der VWL, und zweitens kann ich nur raten ob das tatsächlich auch das ist, wovon der Poster überhaupt redet.

Also abgesehen davon dass VWL eines der matheintensivsten Fächer ist die es gibt, und dass die Mathematik der VWL in der realen Welt genauso anwendbar ist, wie die Mathematik aus allen anderen Studiengängen auch...

...scheint hier wieder eine merkwürdige Verwirrung vorzuliegen. Stellen in quantitative Finance werden natürlich mit Mathematikern (oder Physikern) besetzt, weil es eben Stellen für Mathematiker (oder Physiker) sind. Sicher verirrt sich ab und zu mal ein Volkswirt in so eine Stelle, aber erstens sind das Ausnahmen, und zweitens ist das auch nicht das Ziel.

VWL ist nicht Finance und Volkswirte sind keine Mathematiker. Volkswirte sind Sozialwissenschaftler und sollten nicht daran gemessen werden wie viele Quant-Finance-Stellen sie besetzen können.

Das erklärt warum nichts von dem was der Poster bisher geschrieben hat irgendeinen Sinn ergibt. Er hat schlicht weg einfach keine Ahnung von VWL, weil er ein Finanzmathematiker ist der mit Volkswirten höchstens oberflächliche Berührungspunkte hat.

Übrigens, fast alle Hedge Funds "verkacken" in der Regel "hart", egal ob sie von Volkswirten, Mathematikern oder Betriebswirten geführt werden. Die meisten Hedge Funds performen schlechter als Index Fonds. Da nützt dann auch alle Mathematik der Welt nichts mehr, wenn das resultierende Portfolio sogar von einem ETF geschlagen wird.

Machine Learning und Data Science sind auch nicht wirklich mathematischer als Ökonometrie. Zwar sind die Modelle in der Regel komplexer, sie werde aber meistens nur sehr oberflächlich verstanden und oft auch als eine komplette Black-Box benutzt.

In der Ökonometrie hat man normalerweise den Anspruch daran, die Eigenschaften einer Methode oder eines Schätzers sehr gut zu verstehen. Das ist wichtig, damit man die Ergebnisse hinterher richtig interpretieren kann. Kann sein, dass das in der Quant-Finance Welt egal ist, weil es dort eher um forecasting geht, aber in den Sozialwissenschaften kann man sich diesen Luxus nicht ohne Weiteres erlauben.

Das nennt man wissenschaftliches Arbeiten. Man formuliert Hypothesen und testet diese dann empirisch. Es wundert mich nicht dass ein Finanzmathematiker davon nichts versteht.

Mir ist zwar jede Ausrede recht noch mehr Mathe zu lernen, aber wie bereits gesagt, sind Data Science und Machine Learning keineswegs mathematischer als Ökonometrie. Außerdem ist der Nutzen dieser Methoden in der VWL sehr eingeschränkt, da die meisten Machine Learning Modelle für die kausale Analysen, wie sie in der VWL und anderen Sozialwissenschaften zu finden sind, nicht geeignet sind.

In den Bereichen in denen die Methoden sinnvoll anwendbar sind, werden sie übrigens bereits angewandt. Viele gelernte Volkswirte arbeiten als Data Scientists und and den Unis werden Vorlesungen und Seminare zu Machine Learning und Data Science gehalten.

Die Aussage wäre ein bisschen glaubhafter wenn der Poster nicht vorher schon deutlich demonstriert hätte, dass er nicht weiß wovon er redet.

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